Mēs apvienojam vēsturisko atdevi, reāllaika datus un mašīnmācīšanos ieteikumos, pēc kuriem varat rīkoties — pašiem nav jāapgūst modeļi. Sterk Sparingsel padara kompleksu saprotamu, vienu lēmumu vienlaikus.
Sāciet analīziMūsu platforma ir balstīta uz trim principiem, kas kopā padarīs tirdzniecības lēmumus stingrākus: pastāvīga analīze, testēšana ar vēsturiskajiem datiem un apzināta riska pārvaldība.
Mūsu modeļi nepārtraukti izgūst un strukturē lielu tirgus datu apjomu, lai modeļi un novirzes tiktu fiksētas, kamēr tās joprojām ir aktuālas. Reāllaika priekšrocība nav ātrums ātruma labad — tas ir tāds, ka jūsu lēmums ir balstīts uz stāvokli, kādā tirgus faktiski atrodas tagad, nevis vakar.
Pirms stratēģijas ieteikšanas tā tiek pārbaudīta, salīdzinot ar ilgām vēsturisko datu laikrindām no dažādiem tirgus apstākļiem. Tas sniedz reālistiskas cerības par to, kā stratēģija varētu būt darbojusies pagātnē, un veicina to, ka ieteikumi ir balstīti uz faktiskajiem modeļiem, nevis pieņēmumiem.
Katram ieteikumam seko lejupvērsta riska un pozīcijas lieluma novērtējums. Mērķis nav novērst risku — kas tirdzniecībā nav iespējams —, bet gan padarīt to redzamu un pārvaldāmu, lai lēmumi tiktu pieņemti ar atvērtām acīm, nevis pēc iekšējām izjūtām.
Mēs uzskatām, ka modelis ir uzticamāks, ja tā pamatā esošais process ir izskaidrots, nevis slēpts. Tālāk ir norādīti četri soļi no datu vākšanas līdz gatavai stratēģijai.
Tirgus dati, apjomi un attiecīgie makro faktori tiek vākti no noteiktiem avotiem un tiek nepārtraukti atjaunināti visas tirdzniecības dienas laikā.
Modeļi identificē statistiskās attiecības un novirzes datos neatkarīgi no tirgus virziena vai noskaņojuma.
Rezultāti tiek pārbaudīti salīdzinājumā ar vēsturiskiem periodiem, lai novērtētu, cik stabili ir laika gaitā modeļi, nevis tikai vienā sadaļā.
Rezultāts tiek pasniegts kā konkrēts ieteikums ar saistīto riska novērtējumu, kas ir gatavs izvērtēšanai.
Datu avotu pārredzamība ir daļa no mūsu solījuma. Mēs izmantojam publiski pieejamus tirgus datus un noteiktos finanšu datu avotus, kā arī vienmēr norādām laika periodu, uz kura balstīta analīze.
Prognozējošie modeļi pielāgojas jūsu laika horizontam. Zemāk varat redzēt, kā praksē platformu parasti izmanto trīs veidu investori.
Dienas tirgotāji izmanto reāllaika modeļus, lai noteiktu īstermiņa novirzes un apjoma izmaiņas tirdzniecības dienas laikā, riska parametrus atjauninot katru stundu.
Swing tirgotājiem uzsvars tiek likts uz modeļiem, kas ilgst vairākas dienas, apvienojumā ar iepriekš pārbaudītu vēsturi, lai novērtētu iespējamo kustības ilgumu.
Ilgtermiņa investori izmanto platformu, lai novērtētu risku laika gaitā un pārbaudītu, kā portfelis vēsturiski ir reaģējis uz dažādiem tirgus apstākļiem.
Informācijas panelis ir izveidots, lai parādītu to, kas ir aktuāls tajā brīdī, bez liekiem brīdinājumiem vai traucēkļiem. Mēs esam uzsvēruši mierīgu grafisko izteiksmi, lai jūsu uzmanība būtu pievērsta datiem, nevis plakanajiem efektiem.
Navigācija un vizualizācijas ir vienkāršotas, lai gan jauni, gan pieredzējuši tirgotāji ātri atrastu atbilstošu informāciju.
Ja nepieciešams, varat pāriet no ieteikuma un redzēt, kuri datu punkti un laika periodi ir tā pamatā.
Mēs tieši atbildam uz to, par ko mums bieži jautā, nesolot vairāk, nekā platforma patiesībā sniedz.
Tirgus dati tiek apstrādāti nepārtraukti visas tirdzniecības dienas garumā, taču vienmēr būs neliela aizkave no datu avota, lai to parādītu saskarnē. Šī aizkave atšķiras atkarībā no datu avota un tirgus veida, un mēs vienmēr norādām, uz kuru periodu ir balstīta analīze.
Mēs strādājam ar API integrācijām pret izveidotajām tirdzniecības platformām. Pieejamo integrāciju apjoms ir atšķirīgs, un pirms darba sākšanas iesakām sazināties, lai noskaidrotu, kuras sistēmas jums ir piemērotas.
Neviens modelis nevar garantēt atdevi nākotnē. Mēs varam teikt, ka katrs ieteikums tiek pārbaudīts, salīdzinot ar vēsturiskiem datiem no vairākiem tirgus apstākļiem, un šīs pārbaudes rezultāti ir pieejami pārskatīšanai pirms lēmuma pieņemšanas.
Mēs izmantojam izveidotos un publiski pieejamos finanšu datu avotus, un mums ir rutīnas, lai pārbaudītu novirzes un trūkstošos datus, pirms tie tiek ievadīti modeļos. Datu kvalitāte ir nepārtraukts uzdevums, nevis vienreizēja pārbaude.
Mēs esam priecīgi apspriest, kā modeļus var iestatīt jūsu laika horizontam un riska profilam.